Bots statt Apps: Was hinter Facebooks neuem Release steckt

David Pichsenmeister ist Co-Gründer und CTO von orat.io, einer Plattform, auf der man mit seinen Kunden via Facebook, WhatsApp oder Telegram kommunizieren kann. In seinem Gastbeitrag für den Brutkasten erklärt er, was es mit den Messenger Bots von Facebook auf sich hat, die auf der Entwicklerkonferenz F8 vorgestellt wurden.

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✨ AI Kontextualisierung

Am 12. und 13. April fand Facebooks jährliche Entwicklerkonferenz F8 in Fort Mason, San Francisco statt. Wie jedes Jahr nutzte Facebook diese Möglichkeit, um neue Anwendungen der Öffentlichkeit vorzustellen. Besonders sehnsüchtig erwartet wurde Facebooks neue Messenger Bot Plattform, die bereits in einigen Medien Tage zuvor durchgesickert war.

Facebooks neue “Messenger Bot Plattform”

Chatbots sind textbasierte Anwendungen, über die in natürlicher Sprache mit dahinterstehenden Systemen kommuniziert werden kann. Mit dieser Bot Plattform haben Entwickler nun die Möglichkeit, eigene individuelle Chatbots für den Facebook Messenger zu bauen.

Facebook zieht damit allerdings vor allem mit anderen Messenger Netzwerken gleichauf, die bereits seit längerem Chatbots erlauben. Einer der ersten Netzwerke in diesem Bereich war der kanadische Kik Messenger, dessen Plattform vor ca 1,5 Jahren für Entwickler geöffnet wurde. Auch der Telegram Messenger folgte im Juni 2015 sowie der asiatische Messenger LINE nutzte noch schnell die Möglichkeit wenige Tage vor der F8 Konferenz eine neue Bot Plattform vorzustellen.

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Messenger im Fokus für Kundenkommunikation

Mit diesem Release ermöglicht Facebook es Firmen auf einem komplett neuen Weg mit ihren Kunden zu kommunizieren. Gerade in einer Zeit, in denen mehr als 65% aller US-Smartphone Nutzern durchschnittlich 0 (null!) neue Apps pro Monat installieren, werden bestehende Apps und Kanäle immer wichtiger. Chatbots sind eine perfekte Möglichkeit um Messenger mit neuen Funktionalitäten und Anwendungen zu erweitern, ohne die Plattform zu verlassen.

Facebook Messenger ist derzeit unter den drei populärsten Apps in sowohl Apples App Store als auch Googles Play Store und wird bereits von über 900 Millionen monatlich aktiven Nutzern weltweit genutzt. Für Firmen wird daher Facebook Messenger 2016 mit Sicherheit einer der spannendsten Kanäle zur Kundenkommunikation werden.

Ein Game Changer für Online Shops

Gerade Online Shops können von diesen neuen Funktionen besonders profitieren. Text-basierte Benutzeroberflächen bringen eine komplett neue User Experience speziell für mobile Kunden. Anstatt vieler verschiedener Anwendungen wird es in Zukunft möglich sein, viele verschiedene Aufgaben direkt in einer Anwendung zu erledigen. Messenger können dafür ein einheitliches Interface anbieten, welches Nachrichten, Bilder und interaktive Templates unterstützt und mit Hilfe von Chatbots menschliche Sprache verstehen.

Shop in Facebook Messenger (c) https://www.producthunt.com/tech/messenger-platform-beta)

Kunden können Produkte innerhalb von Messenger entdecken, den Kundensupport kontaktieren, Bestätigungen als Nachricht erhalten und sich über den Status ihrer Bestellung informieren. All dies passiert in einer einzigen Konversation, welche jederzeit in der Hosentasche der Kunden direkt verfügbar ist.

Große Chance

Bei oratio beschäftigen wir uns bereits seit Sommer 2015 mit dem Thema mobiler Messenger, Kundenkommunikation und Chatbots. Wir sehen vor allem in Chatbots eine große Chance, die Kommunikation mit Kunden rund um den Globus einfacher zu gestalten. Damit bringen wir eCommerce-Unternehmen ein großen Schritt vorwärts, in dem wir ihnen Zugang zu Facebooks neuer Messenger-Plattform geben und es ihnen ermöglichen, interaktive Nachrichten und Chatbots über oratio zuerstellen, auch wenn Chatbots und besonders künstliche Intelligenz noch in einer sehr frühen Phase sind.

Diese Neuigkeiten bieten Kunden in Online Shops eine komplett neue Erfahrung, sowohl im Bereich Kundensupport als auch das Entdecken von neuen Produkten direkt in einer Messenger-App, die sie lieben.

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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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